机械工程新能源装备自动化应用探讨

1 机械工程新能源装备自动化应用的核心技术

新能源装备自动化应用依赖多技术协同，PLC 与 SCADA 协同系统、机器人技术、机器视觉技术是三大核心支柱，构建生产与运维自动化体系，保障装备运行精准稳定。

1.1PLC 与 SCADA 协同系统

PLC（可编程逻辑控制器）是自动化控制 “核心中枢”，基于微处理器实现逻辑运算、时序控制与数据处理，可按预设程序对装备生产流程或运行状态进行毫秒级精准控制。生产环节，PLC 调控加工设备（如风电法兰数控机床、光伏层压机）工艺参数，确保加工一致性；运行阶段，实时采集装备关键参数（如风电齿轮箱转速、储能电池电压），超阈值时自动报警或停机，避免故障扩大。

SCADA（监控与数据采集系统）与 PLC 协同，依托工业以太网、5G 实现集中监控与数据管理。生产车间中，SCADA 整合多台 PLC 数据，通过中央平台可视化展示设备状态与生产进度，支持远程调控；新能源电站中，通过远程终端单元采集装备数据，实现无人化监控与智能调度，提升运维效率与能源利用率。

1.2 机器人技术

机器人技术是自动化执行关键载体，分工业机器人与特种机器人，适配生产与运维场景。生产环节，工业机器人（六轴关节机器人、协作机器人、直角坐标机器人）应用于核心部件组装、焊接、搬运：六轴机器人完成复杂曲面焊接（如风电塔筒、储能电池包），保障焊缝质量；协作机器人实现光伏组件精密组装，兼顾精度与安全；直角坐标机器人完成部件自动化搬运，衔接生产流程。

运维环节，特种机器人适应恶劣环境：风电巡检机器人（塔筒攀爬型、机舱型）搭载检测设备，替代人工高空巡检；光伏清洁机器人依阵列形式采用轮式 / 履带式行走，自动清洁光伏板，保障发电效率，降低人工风险。

1.3 机器视觉技术

机器视觉技术是 “精准感知” 工具，通过工业摄像头、图像采集卡与算法模拟人眼功能，实现装备质量与状态自动化检测，具有高精度、高速、客观的优势。

生产质量检测中，机器视觉检测核心部件外观缺陷与尺寸精度：风电叶片生产中，多组摄像头拍摄表面图像，结合算法识别气泡、裂纹（精度达 0.1mm ）；光伏电池片检测中，通过光学系统与算法测量尺寸偏差、识别隐裂；储能电池检测中，判断极耳对齐度与封装密封性，规避安全风险。

运行状态监测中，机器视觉辅助识别异常：储能电站中，拍摄电池组图像识别鼓包、漏液，结合温度数据评估状态；光伏电站中，通过航拍或固定摄像头识别组件遮挡、破损，定位故障部件。

2 机械工程新能源装备自动化的主要应用方向

自动化技术贯穿新能源装备全生命周期，重点应用于生产制造与运维管理，覆盖主流装备类型，形成多场景应用体系。

2.1 生产制造环节的自动化应用

生产环节以实现高精度、高效率、批量化生产为目标，减少人工干预。风电装备生产中，塔筒卷制与焊接由 PLC 数控设备与六轴机器人协同，叶片成型采用自动化铺层与模压控制，齿轮箱加工依托数控中心与自动化检测，形成 “加工 - 检测 -组装” 一体化流程。

光伏装备生产中，自动化覆盖全流程：电池片切割、清洗、镀膜由 PLC 控制生产线完成；组件层压与封装采用全自动层压机与装配机器人，SCADA 监控层压参数，保障产能与合格率（部分生产线产能超 600 片 / 小时，合格率稳定 99.5% 以上）。

储能装备生产中，自动化聚焦电池制造：电芯极片轧制、卷绕、封装用自动化设备，机器视觉检测关键参数；模组组装依托协作机器人与输送线，电池包通过自动化平台检测电气性能，避免人工误差。

2.2 运维管理环节的自动化应用

运维环节以实现无人化、智能化为目标，降低风险保障稳定。风电装备运维中，巡检机器人常态化巡检，部分风电场引入无人机巡检，结合 AI 识别缺陷；远程运维平台实现故障预警与诊断，减少现场维修时间。

光伏装备运维中，清洁机器人依光照与灰尘浓度自动清洁；部分电站部署运维机器人完成故障检测与简单维修；SCADA 实时监测组件功率，异常时定位故障并触发工单。

储能装备运维中，SCADA 实时采集电池组参数（电压、温度、SOC），通过电池管理系统评估状态与预警，过充 / 过热时自动切断回路；基于历史数据的衰减预测算法，为电池更换提供依据。

3 机械工程新能源装备自动化应用的挑战与发展趋势

3.1 当前面临的挑战

一是技术协同难度大，多技术接口标准不统一（如通信协议、数据格式差异），易出现数据交互不畅；企业缺乏复合型团队，难以实现深度融合。二是成本高，高精度机器人、特种巡检设备购置与维护费用高昂，中小企业难以承担。三是环境适应性不足，恶劣环境（海上高盐雾、荒漠高沙尘）易导致自动化设备腐蚀、卡滞，故障率升高。

3.2 未来发展趋势

智能化方面，人工智能与自动化融合，推动系统从 “被动执行” 向 “自主决策”升级：生产中算法优化工艺参数，运维中算法精准诊断故障、预判风险，机器人提升环境适应与自主导航能力。

集成化方面，构建工业互联网平台整合 “生产 - 运维” 数据，形成数据闭环；多设备统一控制调度，形成自动化集群，提升整体效率。

绿色化方面，自动化设备采用低功耗设计，减少生产能耗；通过精准控制与材料回收系统降低资源浪费，运维设备用环保材料，实现全流程低碳化。

4 结语

机械工程新能源装备自动化应用是新能源产业与自动化技术融合的必然结果，能解决传统模式痛点，提升装备可靠性与稳定性，对新能源产业发展与 “双碳” 目标实现意义重大。当前，三大核心技术支撑自动化应用，但仍面临技术协同、成本、环境适应性等挑战。

未来，随人工智能迭代、工业互联网构建与绿色理念深化，新能源装备自动化将向智能化、集成化、绿色化发展。相关企业与机构需加强跨领域研发，完善标准体系，降低成本，推动自动化技术普及，助力全球能源转型。

参考文献：

[1]王增阳 .机电自动化在工程机械制造中的应用分析 [J].中小企业管理与科技(上旬刊 ),2018(10):141-142.

[2]杨洪旭 , 马云飞 . 电气自动化在机械工程中的应用分析 [J]. 山东工业技术 ,2018(17):175.

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